基于大语言模型的 fMRI 编码：针对神经认知障碍患者的语言功能
神经元与认知
2024-07-16 v1 计算与语言
摘要
功能性磁共振成像（fMRI）是开发编码模型以识别神经认知障碍（NCD）患者语言相关脑区功能变化的关键工具。虽然基于大语言模型（LLM）的 fMRI 编码已显示出前景，但现有研究主要聚焦于健康、年轻成年人，忽视了年长 NCD 人群及其认知水平的相关性。本文探索了针对年长 NCD 成年人的语言相关功能变化，利用 LLM 基于 fMRI 编码和脑部评分，应对当前局限。我们分析了脑评分与认知评分在全脑和语言相关 ROI 层面的相关性。我们的发现表明，认知能力更高的患者对应更好的脑评分，相关性在中央颞叶处达到峰值。这项研究突显了 fMRI 编码模型和脑评分用于检测 NCD 患者早期功能变化的潜力。
引用
@article{arxiv.2407.10376,
title = {Large Language Model-based FMRI Encoding of Language Functions for Subjects with Neurocognitive Disorder},
author = {Yuejiao Wang and Xianmin Gong and Lingwei Meng and Xixin Wu and Helen Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.10376},
year = {2024}
}
备注
5 pages, accepted by Interspeech 2024